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    Maschinelle Übersetzung: Das ultimative Briefing für Unternehmen

    Maschinelle Übersetzung: Das ultimative Briefing für Unternehmen

    Neue Märkte im Ausland zu erschließen ist für Unternehmen kein Selbstläufer.

    An vorderster Stelle stehen oft Sprachbarrieren – ob im Kontakt mit Kunden, bei der Positionierung der Marke oder beim mehrsprachigen Produktsupport. Maschinelle Übersetzung ist hier ein echter Gamechanger – verspricht sie doch sofortige Verständigung in jeder Sprache.

    Dieses Dossier zeigt, wie man Übersetzungdienste à la DeepL oder Google Translate als Unternehmen effektiv nutzt. Zudem erklären wir, was die Technologie kann und wie sie sich im Laufe der Jahrzehnte entwickelt hat.

    Was ist maschinelle Übersetzung? 

    Maschinelle Übersetzung (Machine Translation, MT) bezeichnet die automatisierte Übersetzung natürlicher Sprache durch einen Computer – heutzutage meist mithilfe künstlicher Intelligenz.

    Dank maschineller Übersetzung lassen sich große Mengen an Text blitzschnell und einfach wie nie zuvor übersetzen. Typische geschäftliche Anwendungsfälle sind dabei die Lokalisierung von Websites und Onlineshops sowie die Bereitstellung von User-Generated Content in mehreren Sprachen.

    Was steckt hinter der Technologie? 

    Ein Sprachgenie, das Bücher in jeder erdenklichen Sprache verschlingt – mit diesem Bild ließe sich maschinelle Übersetzung recht treffend beschreiben. Die Technologie schöpft aus einem riesigen Fundus an übersetzten Texten, um die Muster und Feinheiten verschiedener Sprachen zu erlernen.

    Maschinelle Übersetzung hat im Laufe der Zeit enorme Entwicklungssprünge vollzogen. Nach ersten Experimenten mit rudimentären Übersetzungsregeln nutzt MT inzwischen neuronale Netze und macht selbst menschlichen Fachübersetzern Konkurrenz.

    Geschichte der maschinellen Übersetzung

    Bevor wir in die Praxis einsteigen, blicken wir kurz auf die Evolution der Technologie, um ihr Potenzial besser zu verstehen.

    Die Pionierzeit: Regelbasierte Systeme
    (1950er–1990er)

    Früher konsultierte man für Übersetzungen noch regelmäßig Papierwörterbücher. Ähnlich verliefen auch die ersten Gehversuche mit automatischen Übersetzungen in den 1950er Jahren. In regelbasierten Übersetzungssystemen wurden für einzelne Wörter oder Phrasen feste Entsprechungen in der Zielsprache definiert und an starre grammatikalische Regeln geknüpft.

    Dieser Ansatz stieß zwar bei komplexem Satzbau und idiomatischen Redewendungen an seine Grenzen, legte aber den Grundstein für spätere Iterationen des maschinellen Übersetzens. 

    Der Quantensprung: Statistische maschinelle Übersetzung
    (1990er–2010er) 

    Das Konzept der statistischen maschinellen Übersetzung markierte einen enormen Entwicklungssprung. Dabei wurde eine große Menge übersetzter Texte analysiert, um statistische Muster im Wortgebrauch und in der Satzstruktur zu identifizieren.

    Die Systeme ermittelten somit die statistisch wahrscheinlichste Übersetzung für einen gegebenen Text, was zu wesentlich genaueren und flüssigeren Übersetzungen führte.

    Die KI-Revolution: Neuronale maschinelle Übersetzung
    (2010er–heute)

    Ihren bisherigen Zenit erreichte maschinelles Übersetzen mit Neural Machine Translation (NMT). NMT nutzt neuronale Netze, die dem Aufbau des menschlichen Gehirns nachempfunden sind, um komplexe Beziehungen zwischen Sprachen abzubilden.

    Im Gegensatz zum statistischen Ansatz, der Wörter in Isolation verarbeitet, analysiert NMT die Bedeutung von Sätzen im Gesamtkontext. Dadurch kann die Technologie die Feinheiten von Sprache erfassen und idiomatische Satzstrukturen erzeugen. Das Ergebnis sind Übersetzungen, die nahezu menschenähnlich klingen. 

    Der globale Markt ist umkämpft wie nie. Unternehmen müssen kontinuierlich ihre Prozesse optimieren und sich einem immer größeren Kostendruck beugen. Hier dient maschinelle Übersetzung multinationalen Firmen als Hebel, um ihre Reichweite noch schneller über Sprachbarrieren hinweg auszubauen.

    So profitieren Unternehmen von maschineller Übersetzung: 

    Große Mengen an Content lassen sich plötzlich in einem Bruchteil der Zeit übersetzen, die ein Mensch dafür benötigen würde.

    Lokalisierungsprojekte werden wesentlich billiger und zudem deutlich beschleunigt, sodass internationale Zielgruppen noch schneller erreicht werden können.

    Populäre Übersetzungsdienste wie DeepL oder Google Translate liefern Übersetzungen in 30 bis weit über 100 verschiedene Sprachen.

    So können Produkteinführungen oder Updates von Produktdokumentation in Auslandsmärkten wesentlich zeitnaher erfolgen. 

    Unternehmen erhalten bessere Einblicke in das globale Verbraucherverhalten und die dortige Konkurrenzsituation, indem sie Websites von Wettbewerbern, Marktstudien und Social-Media-Inhalte automatisch übersetzen.

    Gegenüber menschlicher Übersetzung bietet MT ein enormes Einsparpotenzial. Das freigesetzte Budget verschafft Ihren Teams den nötigen Spielraum, um den Fokus auf andere wichtige Aspekte Ihrer Expansionsstrategie zu legen. 

    Indem neue Auslandsmärkte und internationale Kundensegmente leichter erreichbar werden, trägt maschinelle Übersetzung dazu bei, den Return on Investment Ihrer Internationalisierungsinitiativen zu steigern. 

    Vieles spricht für den Einsatz maschineller Übersetzung. Dennoch sollte die Technologie nur selten ungeprüft für Übersetzungen herangezogen werden. Idealerweise wird MT nicht als Allheilmittel betrachtet, sondern als Werkzeug, mit dem sich Lokalisierungsprozesse weiter optimieren lassen.

    Maschinelles Übersetzen birgt Risiken, die man kennen sollte, bevor man die Technologie einsetzt. Denn auch in einer KI-dominierten Zukunft ist der Mensch oft noch der zuverlässigere Übersetzer. 

    Maschinelles Übersetzen kämpft mit folgenden Problemen: 

    Sprachliche Feinheiten oder kulturelle Anspielungen stellen die Technologie vor Probleme.

    So entstehen Übersetzungsfehler oder schiefe Formulierungen, was Unternehmen in der Kommunikation mit Kunden natürlich vermeiden wollen.

    Die Qualität automatischer Übersetzungen hängt von den verwendeten Trainingsdaten ab.

    Stehen für Nischensprachen weniger Referenzübersetzungen zur Verfügung, fällt die Qualität teils stark ab.

    An ihre Grenzen stößt maschinelle Übersetzung bei kreativen Texten und Marketinginhalten, die einen markanten Stil oder ein definiertes Sprachregister erfordern.

    Hier sind menschliche Übersetzerinnen und Übersetzer noch klar im Vorteil.

    Wer sich dieser Risiken bewusst ist, kann maschinelle Übersetzung aber bedenkenlos einsetzen und wo nötig auf menschliche Profis ausweichen.

    Was sind die besten Einsatzmöglichkeiten für maschinelle Übersetzung?

    Trotz aller Limitationen: Maschinelles Übersetzen ist enorm hilfreich für Unternehmen, die ihre Übersetzungsprozesse effizienter gestalten und ihre globale Reichweite ausbauen wollen.

    Nachfolgend zeigen wir, wo Unternehmen automatische Übersetzungen am besten einsetzen:  

    EinsatzgebietBeschreibung
    E-Learning- ÜbersetzungenMT spielt ihre Stärken bei informativen Inhalten aus. Im Kontext von E-Learning eignet sich die Technologie deshalb gut für die Übersetzung von Kursbeschreibungen, Prüfungstexten oder Modultiteln.

    Automatische Übersetzungen können den Launch globaler E-Learning-Initiativen beschleunigen und ermöglichen den sprachenübergreifenden Zugang zu Lerninhalten.
    Software- und IT-ÜbersetzungenMT wird für die Lokalisierung von Softwareoberflächen, Benutzeranleitungen und Schulungsmaterial genutzt und kann somit die User Experience (UX) und Zugänglichkeit von Software über Sprachgrenzen hinweg verbessern.

    Besonders geeignet ist die Technologie zur Lokalisierung umfangreicher Software wie ERP-Systemen.
    Marketing-ÜbersetzungenMaschinelles Übersetzen beschleunigt die Produktion von mehrsprachigem Content. So lässt sich schnell ein nützlicher Grundstock an Marketingmaterialien für neue Auslandsmärkte aufbauen.

    Aufgrund der hohen Anforderungen an Marketingkommunikation ist jedoch zumindest ein Post-Editing durch Menschen erforderlich. Oft sollten derartige Texte auch ganz menschlichen Profis überlassen werden. 
    Technische Übersetzungen Fachsprache ist die größte Herausforderung bei der Übersetzung technischer Dokumentation. Zum Glück können MT-Engines speziell auf die zugrundeliegende Terminologie trainiert werden.

    In Kombination mit Firmenglossaren oder Translation Memorys lassen sich so große Mengen an technischen Dokumenten zuverlässig in wesentlich kürzerer Zeit übersetzen.

    Wie diese Beispiele zeigen, spart eine Symbiose aus maschineller Übersetzung und menschlicher Sprachexpertise spürbar Kosten ein. Gleichzeitig steigt die Qualität und Agilität von Lokalisierungsaktivitäten.

    Tipp

    Gratis-Übersetzungsdienste wie Google Translate sind ideal, um die Grundbedeutung eines Textes zu erfassen.

    Oft versagen sie aber kläglich, wenn es darum geht, Details wie den Stil eines Textes oder eine einzigartige Firmensprache abzubilden – ganz zu schweigen vom Thema Datensicherheit.

    Top-Tipps zur Nutzung von MT-Tools

    Maschinelle Übersetzung ist eine Allzweckwaffe für globale Kommunikation. Neben mehr Kosteneffizienz sollte aber natürlich auch stets die Textqualität stimmen. Um das zu erreichen, gilt es strategisch vorzugehen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie das volle Potenzial maschineller Übersetzung ausschöpfen

    1. Auswahl geeigneter Inhalte

    Nutzen Sie die Stärken der Technologie. Informative Texte wie Produktbeschreibungen, Benutzeranleitungen oder News-Artikel sind bei der Maschine bestens aufgehoben. Wenn Sie eine hochwertige Marketingbroschüre drucken oder einen rechtlich bindenden Vertrag übersetzen müssen, sollten Sie jedoch zumindest auf einen Ansatz aus maschineller Übersetzung und Post-Editing (MTPE) setzen oder ganz menschlichen Profis vertrauen.

    2. Terminologiemanagement

    Trainieren Sie Ihr MT-System. Durch ein Engine-Training mit Schlüsselterminologie für Ihre Branche und Ihr Unternehmen gestalten Sie die Sprache automatischer Übersetzungen noch konsistenter. 

    3. Vorbereitung von Texten zur Übersetzung

    Hochwertige Ausgangstexte = hochwertige Übersetzungen: Automatische Übersetzungen sind immer nur so gut wie der zugrundeliegende Ausgangstext. Deshalb sollten Sie in Erwägung ziehen, in zu übersetzenden Texten komplexe Sätze und Jargon zu vermeiden sowie aktive Formulierungen zu verwenden, um die Übersetzungsqualität weiter zu steigern. 

    4. Wahl der richtigen MT-Engine

    Nicht alle Engines sind gleich stark. Recherchieren Sie unterschiedliche Anbieter für maschinelle Übersetzung und priorisieren Sie, welche Faktoren am wichtigsten für den Erfolg Ihres Projekts sind. Dazu zählen etwa die Unterstützung der benötigten Sprachenkombinationen, die Spezialisierung der Engine für Ihre Branche, der Funktionsumfang, Reviews und Preismodelle.

    5. Sorgenfreiheit dank Post-Editing

    Menschliche Profis besorgen den Feinschliff. Bei wichtigen Texten sollten Post-Editoren den MT-Output nachbearbeiten, um die Fehlerfreiheit der Übersetzung sicherzustellen.

    6. Nutzung von Translation Memorys

    Unverzichtbare Übersetzungshelfer: Translation Memorys (TMs) speichern zuvor übersetzte Texte als Referenz für zukünftige Übersetzungsprojekte. MT-Engines können auf diese Übersetzungsdatenbank zugreifen, um die Konsistenz von Übersetzungen zu verbessern und die Kosten bei der Übersetzung repetitiver Inhalte zu senken. 

    Mit diesen Tipps können Sie die Vorteile des maschinellen Übersetzens nutzen und gleichzeitig die Qualität und Kosteneffizienz Ihrer Übersetzungsworkflows optimieren.

    Maschinelle Übersetzung ist ohne Zweifel ein essenzielles Werkzeug für globale Kommunikation. Sie müssen dieses Werkzeug jedoch strategisch einsetzen, um seinen Nutzen zu maximieren.

    Mensch oder Maschine? Unser Rezept für die perfekte Übersetzung

    Aktuell tobt eine hitzige Debatte, ob künstliche Intelligenz menschliche Übersetzungsprofis auf lange Sicht ersetzen wird. Bei genauerer Betrachtung wird aber klar, dass beide Ansätze einzigartige Stärken aufweisen – und ganz ehrlich: Warum sollte man auf irgendeinen dieser Vorteile verzichten?

    Bei der Wahl des richtigen Übersetzungsansatzes kommt es darauf an, dass Sie die sprachlichen und finanziellen Anforderungen Ihres Übersetzungsprojekts genau kennen.

    Achten Sie dabei auf folgende Kriterien: 

    Art des Inhalts

    Rein informative Texte (z. B. Produktbeschreibungen, Bedienungsanleitungen) sind ein idealer Use Case für maschinelles Übersetzen.

    Bei sprachlich anspruchsvollen Texten von großer Tragweite (etwa Verträge oder Marketingmaterial) können Menschen besser das geforderte Qualitätsniveau gewährleisten.

    Budget und Zeitrahmen

    Steht wenig Geld zur Verfügung oder muss die Übersetzung schnell geliefert werden, ist maschinelle Übersetzung unbestritten das Mittel der Wahl.

    Sprachen

    Die Menge und Qualität von Trainingsdaten beeinflusst die Funktionsweise maschineller Übersetzung für bestimmte Sprachenpaare. Ziehen Sie deshalb immer einen Muttersprachler zur Bewertung der Qualität des maschinellen Outputs heran, bevor Sie sich für einen Übersetzungsdienst entscheiden.

    Zur gleichen Zeit darf nicht vergessen werden, dass ein Text nicht zwangsläufig durch einen Menschen ODER eine Maschine übersetzt werden muss. Die meisten Unternehmen kombinieren die Stärken beider Ansätze.

    Die zwei gängigsten Strategien dafür sind:

    Maschinelle Übersetzung mit Post-Editing

    Der erste Übersetzungsentwurf wird maschinell angefertigt. Anschließend feilen menschliche Post-Editoren am veröffentlichungsreifen Text.

    Hybrider Ansatz

    Eine rein maschinelle Übersetzung wird für simple oder wenig sichtbare Texte herangezogen, während menschliche Übersetzer sprachlich kreative oder besonders kritische Übersetzungen übernehmen. 

    Machen Sie sich also immer zunächst ein Bild, was Ihre Übersetzung leisten soll. Dann können Sie einen Übersetzungsansatz wählen, der maximal effizient ist und zu Ihrer globalen Kommunikationsstrategie passt.

    Case Study: Erfahren Sie, wie das SaaS-Unternehmen Snowflake mit Milengo einen skalierbaren MT-Workflow etablierte, der die Übersetzungskosten um 36 % senkte und Übersetzungen wesentlich schneller bereitstellte.

    Die Zukunft maschineller Übersetzung

    Am technologischen Unterbau von maschineller Übersetzung wird seit Jahrzehnten gefeilt – getrieben von milliardenschwerer Forschung. Die in jüngster Vergangenheit erzielten Fortschritte sind dabei nicht graduell, sondern nahezu erdrutschartig. Wir zeigen, was die Zukunft für KI-Übersetzungen bereithält:

    • Vormarsch von Large Language Models (LLMs): LLMs wie ChatGPT sind KI-Modelle der nächsten Generation, die auf die Generierung von Sprache spezialisiert sind. Das Paradebeispiel ist hierbei ChatGPT. LLMs werden mithilfe massiver Datenmengen aus Text und Code gefüttert und verschieben die Grenzen dessen, zu was maschinelle Übersetzung imstande ist. Die Modelle können komplexe sprachliche Nuancen, Kontext und kulturelle Anspielungen analysieren und daraus Übersetzungen erzeugen, die noch präziser und flüssiger lesbar sind.
    • Weg mit Sprachbarrieren! Historisch gesehen hatte maschinelle Übersetzung schon immer mit Nischensprachen zu kämpfen, für die nur limitierte Trainingsdaten zur Verfügung standen. Der Einsatz neuer Techniken wie Transfer Learning und fortschrittlicher LLM-Technologie zeigt jedoch vielversprechende Ansätze, um maschinelle Übersetzung auch für „kleine“ Sprachen salonfähig zu machen.
    • Tief im Thema: Die Zukunft maschineller Übersetzung liegt in klar abgegrenzten Anwendungsbereichen. Es ist mit immer mehr MT-Engines zu rechnen, die speziell für eine bestimmte Branche oder oder ein bestimmtes Themengebiet trainiert wurden. Für die Übersetzung von technischer Dokumentation, Bedienungsanleitungen oder spezifischen Lerninhalten ergeben sich somit hochinteressante Möglichkeiten.
    • Gespräche ohne Grenzen: Sprachbarrieren könnten bald komplett der Vergangenheit angehören. Die Vermählung von maschineller Übersetzung mit Spracherkennung und Natural Language Processing ebnet den Weg für Echtzeit-Übersetzungen in Meetings, Konferenzen und Alltagskonversationen.

    Und das ist nur ein kleiner Ausschnitt davon, was uns in Zukunft erwartet! Während Forscherinnen und Programmierer die Wechselwirkungen zwischen menschlicher Sprache und künstlicher Intelligenz immer tiefer erkunden, können wir uns auf weitere bahnbrechende Innovationen freuen, die Kommunikationsbarrieren beseitigen und somit die Welt noch enger zusammenrücken lassen.

    Ratlos beim Thema MT? Milengo hilft weiter!

    Maschinelle Übersetzung hat unsere Sichtweise auf globale Kommunikation revolutioniert. Wir staunen über die nie zuvor dagewesene Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von automatischen Übersetzungen. Allerdings fällt es vielen Unternehmen schwer, sich in diesem unübersichtlichen Kosmos zurechtzufinden. Milengo steht Ihnen hier gern als kompetenter Partner zur Seite.

    Unser Team aus leidenschaftlichen Sprachprofis schultert die Planung Ihrer komplexen Übersetzungsprojekte. Wir entwickeln individuelle Übersetzungsstrategien mithilfe modernster maschineller Technologie und erprobten Übersetzungsexperten, die hochwertige Übersetzungen in Dutzende von Sprachen liefern.

    Sie wollen Sprachbarrieren beseitigen und weltweit Kunden in deren Muttersprache erreichen? In einem Kennenlern-Call zeigen wir Ihnen gerne, wie genau wir Ihre internationale Firmenkommunikation voranbringen.

    Referenzen und weiterführende Lektüre: 

    1. Neural Machine Translation – super simpel erklärt 
    2. Mensch vs. Maschine: Wer ist beim Übersetzen die Nummer 1?
    3. KI-Übersetzer: Diese geheimen Risiken sollten Unternehmen kennen
    4. Ratgeber: Diese Sprachen kann KI perfekt übersetzen
    5. Tech Talk: Wie gut kann ChatGPT eigentlich übersetzen?
    6. In 5 Schritten zur BESTEN maschinellen Übersetzung
    7. So entlastet maschinelle Übersetzung Ihr Budget (mit Beispielen!)
    8. Post-Editing: ein Leitfaden für Praktiker
    9. Häufige Anwendungsfälle maschineller Übersetzung für globale Unternehmen [ENGLISCH]
    10. Die 5 besten KI-Übersetzer 2024 [mit Auswahlguide!]
    11. Snowflake: Perfekt getimte Softwaredokumentation dank Machine Translation [ENGLISCH]

    Johannes Rahm

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    Johannes ist ein erfahrener Übersetzer, Copywriter und SEO-Spezialist, der seit über einem Jahrzehnt in der Lokalisierungsbranche aktiv ist. Sein Fokus liegt dabei auf der Übersetzung von Marketing-Content für führende B2B-Unternehmen in der DACH-Region. Trotz seiner Passion für Science Fiction hält er die menschliche Sprache auch im Zeitalter von KI für unsere mächtigste „Technologie“ und erkundet fortlaufend ihr Potenzial, Menschen und Organisationen zusammenzubringen und zu inspirieren.